机器学习

新手数据科学家最容易踩的5个坑，来看看你有没有中招

数据分析该如何改变提数工程师的命运，充分发挥数据分析的作用

关于本地化广告或者数据在线广告领域，你有没有什么想说的，有没有被地铁口英语培训的推销员追过半条街。

我们日常遇到的人工智能是把复杂问题进行分解成一个一个小模块，然后再逐一进行比较，识别。现实中的问题只不过是大量的人工智能算法相互叠加得到，是大量的逻辑叠加而来，就像计算机软件最本质是由0-1逻辑叠加而来一样。

大数据日报（20190723）：90%人工智能公司都亏损，澳科研团队用新算法帮助“机器学习”抗干扰。

在Kaggle项目上工作的最大的争论是它只专注于第二阶段。因此，在这个项目中，我将确保涵盖所有三个阶段。 在第一阶段，我做了网络抓取来获取数据，由于数据是脏的，所以我不得不整理数据进行分析。然后我做了各种数据可视化，并在第二阶段进行了分析。最后，我写了一些文章来发表结果并将这个项目投入生产。 当然，我可以通过包含一个机器学习组件使这个项目更加完整，例如，使用…

数据分析师的算法推荐，是否会陷入“真实的谎言”？

随着我们进入2017年下半年，是时候看看那些使用数据科学和机器学习的公司面临的共同挑战。假设你的公司已经在大规模收集数据，需要用到分析工具，而且你已经认识到数据科学可以发挥重大作用（包括改善决策或企业经营、增加收入等等），并进行了优先排序。收集数据和识别感兴趣的问题并非小事，但假设你已经在这些方面起了个好头，那么还剩下哪些挑战呢？ 数据科学是一个宽泛的话题，…

深度神经网络是否过拟合？

大数据、机器学习、数据科学——数据分析革命正在迅速发展。通过最新的数据分析技术和策略，让您的BA/BI专业人员和数据科学家走在前面。

很多人还没有意识到，“协作”和“跨界”在这个时代将变得多么重要。

5月22日，Achronix在北京举办媒体交流会并推出突破性FPGA——Speedster 7t系列，专注AI/机器学习和高带宽应用。

Facebook刚刚发布了主导研究的新系统，让机器人也可以通过观看视频，拆解动作，并学习如何组合这些动作形成自己的规划。

那么多AI专业，不晓得你最喜欢哪一个？

近日金融软件开发巨头Intuit宣布收购Origami Logic，后者是一家获Accel投资的营销分析创企。